想象一下以下场景：你在电子制造业工作，担任运营经理，负责监督尖端器件的组装。有一天，你收到消息说，发往市场的系列产品之一出现了重大故障，引起了客户的抱怨。你疯狂地试图找出故障的根本原因，结果却被不完整的可追溯性数据搞得晕头转向。挫折感越来越大，让你不得不穷于应对无效可追溯性系统的后果。但是，如果有办法将这种体验转化为无缝操作呢？可追溯性是确保产品质量、合规性和客户信任的基石，但目前存在的可追溯性数据并不像人们预期的那样可靠。输入单个物料的可追溯性，是填补数据空白、减轻漏洞和消除潜在高成本后果的升级方法。
挑战
尽管制造商努力实施强大的可追溯性系统，但在预期和现实之间仍然存在3个差距。
第一个差距是日期代码不匹配。在某些情况下，追溯日期代码，分配给产品的代码，标明产品的生产年份和生产周，与实际日期代码不同。第二个差距是生产批次不匹配。在这些情况下，被跟踪的生产批次（用于记录来源批次的编号）不能反映真实的批次代码。这种差异表明在单个跟踪批次中存在多个批次，这表明物料卷轴设计变化可能是意外地分组和包装在一起的。第三个差距是部件号不匹配。部件号反映了某件物料的特定额定值、电压、速度及许多其他质量参数，这些部件需要与兼容的部件组装在一起。当出现混淆并且错误的元器件配对时，终端产品的功能就会受到影响。更糟糕的是，在现场测试中很难发现这种不匹配。由于不可追踪的元器件导致的这些问题有损供应链，影响产品质量，存在不符合监管法规的风险，并可能引发声誉或经济损失。识别这些差异对于制造商增强可追溯性和提高整体供应链透明度至关重要。
人工智能与大数据，可实现闭环管控
与任何受控参数一样，可追溯性数据需要反馈环以进行有效的质量保证。但在电子制造业中，这种闭环并不存在。幸运的是，人工智能算法和大数据分析的最新进展为制造商提供了可视化构建、自动化和验证所有可追溯数据的手段。
有了这些工具，制造商可以遵循三步路线图来解决目前可追溯性实践的不足。首先是根据即将颁布的IPC-1782B，将可追溯性分辨率从批次级别提高到单个物料级别，该标准强烈建议用于高端和影响生命的产品，如汽车和医疗领域产品。有了这一升级，制造商可以通过在元器件级别以单个物料精度检查各种缺陷来解决批次事件。其次，对每块板上的所有顶部标记进行人工智能视觉验证，甚至可以在没有额外硬件的情况下完成。这种方法允许对验证信息进行更精细的解析，使制造商能够更好地区分标记批次和记录的供应链批次。这种高度可追溯性为产品生命周期中任何时刻的精确数据分析和决策提供了坚实的基础。最后一步涉及使用前面提到的反馈尽可能接近实时闭环。通过将经过验证的可追溯性数据集成到生产线中，制造商可以有效地避免数据移交错误。为此，可以及时识别和修复打字错误、人为错误和系统程序错误，确保整个供应链和生产过程中的精确数据跟踪。将这些措施付诸实施的原始设备制造商(Original equipment manufacturers ，简称OEM)将看到除了充分可追溯性之外的改进，还能够为自身的运营效率、产品质量以及最终节省的资金分配可量化的价值。
数据唤醒呼叫
可追溯性不足不仅让OEM烦恼，还会影响到整个价值链中的每个环节，包括供应商、分销商，尤其是消费者。
制造商、监管机构和行业利益相关者不能继续抱有传统可追溯程序符合时代要求的幻想，尤其是当相关设备用于汽车、医疗或国防行业时，自满的潜在后果太可怕了。采取积极措施加强可追溯性是保护多数必要电子设备的完整性及依赖其使用的消费者的最佳方法。
更多内容可点击这里查看，文章发表于《PCB007中国线上杂志》23年9月号，更多精彩原创内容，欢迎关注“PCB007中文线上杂志”公众号。
